| 課程代碼 |
20M01701
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| 課程中文名稱 |
類神經網路
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| 課程英文名稱 |
Artificial Neural Networks
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
博研電機一甲,碩研電機一甲
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| 任課教師 |
龔應時
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| 上課教室(時間) |
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週二
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第6節
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(A200)
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週二
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第7節
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(A200)
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週二
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第8節
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(A200)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
本課程主要介紹類神經網路種類,內部架構,類神經系統學習模式,等..並進一步介紹其優缺點及應用例.
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| 先修科目或預備能力 |
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 |
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1
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瞭解類神經元計算
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2
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瞭解類神經網路架構與學習方法
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3
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了解類神經網路在系統鑑別與控制之設計與應用
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4
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了解以Matlab來模擬類神經網路技術
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
1.神經元計算之簡介
2.神經元計算觀念之基礎
3.映射網路
4.自我組織網路
5.迴饋式網路及具暫時性前饋式網路
6.類神經網路於系統鑑別,控制及估測上之應用
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| 英/日文課程大綱 |
1. Introduction to neurocomputing
2. Fundamental neurocomputing concepts
3. Mapping networks
4. Self-organing network
5. Recurrent networks and temporal feedforward
6. Identification, control and estimation using neural networks
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| 課程進度表 |
1. Introduction to neurocomputing : 3hrs
2. Fundamental neurocomputing concepts : 12hrs
3. Mapping networks : 18hrs
4. Self-organing network : 3hrs
5. Recurrent networks and temporal feedforward : 3hrs
6. Identification, control and estimation using neural networks : 6hrs
7. Presentation of assigned homework : 9hrs
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
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| 期末考(第18週)考試方式 |
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| 其他週考試考試週次與方式 |
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 瞭解類神經元計算 |
課堂講授
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作業
（
平時
）
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| 瞭解類神經網路架構與學習方法 |
課堂講授
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口頭報告
（
期中
）
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| 了解類神經網路在系統鑑別與控制之設計與應用 |
課堂講授
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作業
（
平時
）
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| 了解以Matlab來模擬類神經網路技術 |
課堂講授
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口頭報告
（
期末
）
作業
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
Principles of Neurocomputing for Science
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| 作者 |
Fredric M. Ham and Ivica Kostanic
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| 書局 |
McGRAW-HILL
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| 年份 |
2001
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| 國際標準書號(ISBN) |
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| 版本 |
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請同學尊重智慧財產權，使用正版教科書，不得非法影印，以免觸犯智慧財產權相關法令
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| 參考書籍 |
1. Simon Haykin, "Neural Networks - a Comprehensive Foundation," 2nd edition,
Prentice-Hall, Inc. 1999. (開發圖書代理)
2. Hagan, Demuth and Beale,"Neural Network Design," PWS Publishing
Company.1996.
3. J-S. R. Jang, C.T. Sun and E. Mizuyani, “Neuro-Fuzzy and Soft Computing,”
Prentice-Hall, Inc., 1997.
4. Li-Xn Wang, “A Couse in Fuzzy Systems and Control,”
Prentice-Hall, Inc., 1997.
5. 張斐章, 張麗秋, “類神經網路”, 東華書局.
6. 羅華強, “類神經網路-Matlab的應用”, 高立圖書, 2005.
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| 教學軟體 |
Matlab
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| 課程規範 |
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